Comparative Assessment of Women Involvement in Farming and Family Life in Rural Parts of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study was carried out through the use of structured questionnaire administered on women in two agricultural zones of Oyo State. The main objective of this paper is to examine the extent of women’s participation in farming specifically, the paper is designed to identify the sources of income and compare income levels in two geographical settings, identify and compare farming activities in two different farming zones. In the paper attempt has been made to characterize the farm labour force, access to land and other inputs in the two different farming zones and on the basis of all these some recommendations that if implemented would lead to increase in output, increase in return from farm and consequently increase in their various contributions to the household have been proposed.Some fifty women were interviewed from the two selected zones. Descriptive statistics was used to explain the background information, socio economic activities farming activities, development projects, as well as the problems encountered by women in the two areas.Multiple regression analysis was used to show the extent to which variables such as age, hectarage, educational attainment and experience in farming affect the income of rural women in the study areas. Dummy variables were added to distinguish between the two areas. This is to show if there was a significant difference in the income levels of the rural women in the areas.The study revealed that the size of the farmland cultivated by women in the two areas was generally small. About 50 percent of the respondents cultivated one hectare of land or below. Low credit facility for farm work and lack of modern inputs like fertilizer and improved seeds were major constraints for increased productivity among the women respondents. Innovations introduced in the study areas include Adult education, improved seeds coupled with improved production package. The t-test revealed the lead equation being semi-log, the coefficients of which are hectarage cultivated, educational level and income from other sources were significant at 95 percent confidence level. About, 59 percent of the variations in the income of rural women interviewed were explained by the independent variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».